Python 如何为NaN使用pandas.DataFrame.mask

当我想用规范化时，我想忽略所选数据帧列中的NaN值。列示例：

0     12.0
1     12.0
2      3.0
3      NaN
4      3.0
5      3.0
6      NaN
7      NaN
8      3.0
9      3.0
10     3.0
11     4.0
12    10.0

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您可以使用函数dropna。它将返回相同的数据帧，其中包含已删除的NaN的行

>>> a.dropna()
     0  12.0
0    1    12
1    2     3
3    4     3
4    5     3
7    8     3
8    9     3
9   10     3
10  11     4
11  12    10

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嗨，我想在我完成规范化之后，在最后看到NaN是NaN